## Penggunaan  Metode  Backpropagation  Pada  Sistem  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa STMIK Kaputama Binjai

## Faisal
STMIK Kaputama Binjai, Indonesia
Received: 20 July 2022 Accepted: 20 July 2022 Published: 28 July 2022 *Penulis Koresponden Abstrak : Kelulusan yang tepat pada waktunya menjadi salah satu tolak ukur  integritas  sekolah  tinggi,  termasuk  STMIK  Kaputama  Binjai.  Dari tahun  ke  tahun,  banyak  mahasiswa  Universitas  STMIK  Kaputama  Binjai yang  lulus  tepat  pada  waktunya,  namun  tidak  sedikit  pula  mahasiswa yang  tidak  lulus  tepat  pada  waktunya.  Untuk  itu  perlu  adanya  sistem prediksi  kelulusan  agar  dosen  dapat  mengarahkan  mahasiswa  yang diprediksi akan lulus terlambat. Metode yang digunakan adalah Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation.  Metode  Backpropagation  memiliki  3 arsitektur  yaitu  input  layer,  hidden  layer,  dan  output  layer.  Proses Backpropagation  meliputi  forward  dan  backward.  Data  yang  digunakan adalah  data  IPS1  hingga  IPS4  kelulusan  tahun  2015-2021  dari  program studi  Teknik  Informatika,  sebagai  data  latih  untuk  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation  menggunakan  data  dari  mahasiswa  yang  sudah  lulus, lalu  sebagai  data  uji  untuk  prediksi  kelulusan  bisa  mnggunakan  data mahasiswa yang masih menempuh pendidikan dengan ketentuan harus sudah  melewati  semester  4.  Dari  berbagai  percobaan  dengan  fitur  max iterasi,  max  kecepatan  latih,  dan  minimal  error  yang  berbeda  lalu  data latih yang berbeda pula dapat menghasilkan tingkat akurasi hasil prediksi yang  berbeda,  akurasi  pengujian  tertinggi  dapat  dilihat  dari  hasil  error yang  paling  minimum.  Sistem  ini  dibangun  menggunakan  Bahasa Pemrograman  Visual  Basic  dengan  software  Visual  Studio  2010.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  Backpropagations  dinilai  cukup bagus  dalam  melakukan  Pengklasifikasian  untuk  melakukan  prediksi kelulusan mahasiswa.
Kata Kunci: jaringan syaraf tiruan, backpropagation, kelulusan, mahasiswa
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons
Attribution-NonCommercial
4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Kelulusan  mahasiswa  yang  tepat  waktu  akan  sangat  berpengaruh  terhadap  mutu  pendidikan  di sekolah tinggi.  Tidak hanya mahasiswa yang memiliki keinginan lulus tepat waktu tetapi juga pihak sekolah tinggi  tersebut,  Karena  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  merupakan  salah  satu  penilaian  dalam  proses akreditasi sekolah tinggi.  Oleh sebab itu, pihak kampus sangat membutuhkan informasi tentang ketepatan mahasiswa lulus tepat waktu, Sehingga pihak sekolah tinggi perlu memprediksi kelulusan mahasiswa setiap tahunnya[1]. Prediksi adalah suatu cara menilai secara metodis sesuatu yang mungkin akan terjadi kemudian dengan  bergantung  pada  data  yang  diklaim  dalam  rentang  waktu  yang  lama,  sehingga  kesalahan  kontras antara sesuatu yang terjadi dan hasil yang diharapkan) dapat dibatasi.  Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah salah satu metode yang terdapat dalam ilmu kecerdesan buatan digunakan untuk memprediksi sesuatu.  JST merupakan  solusi  ideal  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  tidak  dapat  diformulasikan  dengan mudah[2].  Ada  beberapa  paradigma  dalam  JST  yang  dapat  difunakan  salah  satunya  adalah  algoritma Backpropagation[2].  Metode  ini  banyak  digunakan  peneliti  dalam  memprediksi  suatu  masalah.  Pada penelitian  ini  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  adalah
Backpropagation[3]. Berdasarkan permasalahan yang diuraikan di atas maka penelitian ini yang diberi judul “Penggunaan Metode Backpropagation Pada Sistem Prediksi Kelulusan Mahasiswa STMIK Kaputama”[4].

## TINJAUAN PUSTAKA
Mahasiswa yang memenuhi persyaratan kelulusan ditetapkan dalam yudisium kelulusan program studi. Tanggal kelulusan ditetapkan berdasaran tanggal yudisium kelulusan dan merupakan tanggal penetapan IPK akhir  (transkip  nilai).  Untuk  menentukan  kelulusan  dan  predikat,  fakultas  menggunakan  dokumen  atau format  resmi  hasil  penilaian  studi  mahasiswa  yang  sudah  dicek  dan  disahkan  kebenarannya  oleh  pihak tertentu  pada  masing-masing  jurusan.  Kelulusan  dan  predikat  ditetapkan  berdasarkan  Indeks  Prestasi Kumulatif  (IPK)  hasil  dari  semua  ujian  mata  kuliah  yang  telah  diwajibkan  untuk  diselesaikan oleh  para mahasiswa,  sesuai  dengan  ketentuan  program  dan  ketentuan  Sistem  Kredit  Semester  (SKS)  nya.  Termasuk hasil Ujian Skripsi atau Tugas  Akhir juga   Syarat kelulusan mahasiswa STMIK Kaputama.
Setiap  mahasiswa  harus  menyelesaikan  beban  studi  yang  telah  ditetapkan.  Beban  studi  mahasiswa dalam  satu  semester  ditentukan  atas  dasar  kemampuan  akademik  dan  paket  waktu  yang  tersedia  bagi masing-masing mahasiswa.  Beban studi program sarjana 140 SKS dan maksimal 154 SKS yang dijadwalkan 8(delapan) semester dan dapat ditempuh dalam waktu kurang dari 8 (delapan) semester dan maksimal 14 semester.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  dalam  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  di  STMIK  Kaputama  Binjai  menggunakan metode Backpropagation. Dengan memanfaatkan data IP mahasiswa semester 1 sampai semester 4 sebagai data latih. Berikut adalah proses pelatihan Backpropagation yang di terapkan di dalam sistem.

## Gambar 1 Pelatihan Backpropagation
Missal Data latih memiliki nilai fitur : 0.343397706107244, 0.656602293892756, 0.353397706107244, 0.383397706107244 dan target = 1
Berarti input pada X1 = 0.343397706107244 X2 = 0.656602293892756 X3 = 0.353397706107244 X4 = 0.383397706107244
Berikutnya inisialisasi parameter pelatihan : Alpha : 0.7

## MaxIterasi : 100 Target error : 0.001
Berikutnya adalah inisialisasi bobot secara acak sehingga diperoleh : V(1,1) = 0.46103729296578028 V(1,2) = 0.0954979495010612 V (2,1) = 0.70098226948464293 V(2,2)  = −0.5166707017085812 V(3,1)  = 0.118698655304297 V(3,2)  = 0.796262230156926 V(4,1)  = 0.000399876342384601 V(4,2)  = 0.00348896345515426 W(1,1) = 0.2055475115776062 W(2,1) = 0.0334240198135376
*Step Pelatihan : Iterasi = iterasi + 1 Hitung nilai di node hidden :
H1 = (X1 * V(1,1)) + (X2 * (V2,1)) + (X3 * (V3,1)) + (X4 * (V4,1))
=  (0.343397706107244  *  0.46103729296578028)  +  (0.656602293892756  *  0.70098226948464293)  + (0.353397706107244  *  0.118698655304297)  +  (0.383397706107244  *  0.000399876342384601)  = 0.6606868591
H2 = (X1 * V(1,2)) + (X2 * V(2,2)) + (X3 * V(3,2)) + (X4 * V(4,2)) =  (0.343397706107244  *  0.0954979495010612)  +  (0.656602293892756  *  (-0.5166707017085812))  + (0.353397706107244  *  0.796262230156926)  +  (0.383397706107244  *  0.00348896345515426)  = −0.02371848495
Hitung nilai di node output : O1 = (H1 * W(1,1)) + (H2 * W(2,1)) = (0.6606868591 * 0.2055475115776062) + (−0.02371848495 * 0.033424019813537) = 0.1350097727
Hitung error pada node output Error = target – output = 1 - 0.1350097727 = 0.8649902273
Hitung Perubahan Bobot pada bobot (Wp) Wp(1,1) = Error * alpha * H1 = 0.8649902273 * 0.7 * 0.6606868591 = 0.4000413735 Wp(2,1) = Error * alpha * H2 = 0.8649902273 * 0.7 * (−0.02371848495) = -0.01436138038
Ubah bobot pada hidden (W) : W(1,1) = W(1,1) + Wp(1,1) = 0.2055475115776062 + 0.4000413735 = 0.6055888851 W(2,1) = W(2,1) + Wp(2,1) = 0.0334240198135376 + (-0.01436138038) = 0.01906263943
Hitung error pada node hidden : EH1 = (Error * W(1,1)) * H1 * (1 – H1) = (0.8649902273 * 0.6055888851) * (0.6606868591) * (1 - 0.6606868591)
= (0.5238284674) * (0.6606868591) * (0.3393131409) = 0.1174317261 EH2 = (Error * W(2,1)) * H2 * (1 – H2) = (0.8649902273 * 0.01906263943) * (−0.02371848495) * (1 – (−0.02371848495)) = (0.01648899681) * (−0.02371848495) * (1.023718485) = −0.00040037
Hitung Perbaikan Bobot Input ke Hidden (Vp) : Vp(1,1) = EH1 * alpha * X1 = 0.1174317261 * 0.7 * 0.343397706107244 = 0.02822804976 Vp(2,1) = EH1 * alpha * X2 = 0.1174317261 * 0.7 * 0.656602293892756 = 0.05397415851 Vp(3,1) = EH1 * alpha * X3 = 0.1174317261 * 0.7 * 0.353397706107244 = 0.02905007184 Vp(4,1) = EH1 * alpha * X4 = 0.1174317261 * 0.7 * 0.383397706107244 = 0.03151613809 Vp(1,2) = EH2 * alpha * X1 = −0.00040037 * 0.7 * 0.343397706107244 = −0.000096240 Vp(2,2) = EH2 * alpha * X2 = −0.00040037 * 0.7 * 0.656602293892756 = −0.000184019 Vp(3,2) = EH2 * alpha * X3 = −0.00040037 * 0.7 * 0.353397706107244 = −0.0000990429 Vp(4,2) = EH2 * alpha * X4 = −0.00040037 * 0.7 * 0.383397706107244 = −0.000107451
Perbaiki bobot (V) : V(1,1) = V(1,1) + Vp(1,1) = 0.46103729296578028 + 0.02822804976 = 0.4892653427 V(1,2) = V(1,2) + Vp(1,2) = 0.0954979495010612 + (−0.000096240) = 0.0954017095 V(2,1) = V(2,1) + Vp(2,1) = 0.70098226948464293 + 0.05397415851 = 0.754956428 V(2,2) = V(2,2) + Vp(2,2) = −0.5166707017085812 + (−0.000184019) = −0.5168547207 V(3,1) = V(3,1) + Vp(3,1) = 0.118698655304297 + 0.02905007184 = 0.1477487271 V(3,2) = V(3,2) + Vp(3,2) = 0.796262230156926 + (−0.0000990429) = 0.7961631873
V(4,1) = V(4,1) + Vp(4,1) = 0.000399876342384601 + 0.03151613809 = 0.03191601443 V(4,2) = V(4,2) + Vp(4,2) = 0.00348896345515426 + (−0.000107451) = 0.003381512455
Ulangi kembali ke *Step Pelatihan  sampai error minimum terpenuhi atau Iterasi = MaxIterasi.

## HASIL PENELITIAN
Setelah  merancang  dan  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  Backpropagation  secara manual,  maka  dihasilkanlan  sebuah  sistem  dengan  menggunakan  bahasa  pemograman  (Visual  Basic  Net) dan database MySql.

## 1. Tampilan Halaman Utama
Saat pertama kali aplikasi sistem prediksi kelulusan mahasiswa dijalankan maka akan tampil halaman utama   Berikut ini desain tampilan interface yang dirancang oleh penulis :

## Gambar 2 Halaman Utama

## 2. Tampilan Halaman Data Latih
Halaman data latih adalah halaman yang digunakan untuk menginputkan data-data para wisudawan sebelumnya untuk digunakan oleh system sebagai referensi data yang akan diolah dengan algoritma Backpro yang kemudian akan menjadi fondasi dalam proses prediksi kelulusan mahasiswa nantinya. Tampilan halaman data latih adalah sebagai berikut :

## Gambar 3 Halaman Data Latih

## 3. Tampilan Halaman Training
Halaman training adalah halaman yang digunakan untuk menginputkan parameter-parameter yang akan  digunakan  untuk  mengolah  data  latih  sesuai  dengan  algoritma  backpro.  Tampilan  halaman training adalah sebagai berikut :

## Gambar 4 Halaman Training

## 5. Tampilan Halaman Prediksi Kelulusan
Halaman  ini  adalah  halaman  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  proses  prediksi  kelulusan mahasiswa  sekaligus  tampil  hasil  prediksi  kelulusan  mahasiswa  yang  sedang  berkuliah  di  STMIK Kaputama Binjai.  Tampilan dari halaman prediksi kelulusan adalah sebagai berikut :
Gambar 5 Halaman Prediksi Kelulusan

## KESIMPULAN
Proses  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dapat  dilaksanakan  dengan  baik  pada  system.  Proses  prediksi  sendiri menyesuaikan dengan algoritma backpropagation dalam pengolahannya. Metode backpropagation mampu memberikan prediksi sesuai dengan hasil pengolahan data latih untuk menyatakan apakah data  mahasiswa uji  akan  dapat  melaksanakan  proses  wisuda  tepat  waktu  atau  tidak.  Meskipun  system  berhasil  melakukan prediksi, ketepatan prediksi sangat dipengaruhi oleh jumlah data latih yang diunakan sebagai data parameter pengolahan data. Semakin banyak data yang digunakan, maka semakin akurat hasil prediksi yang dilakukan

## REFERENCES
[1]       Abidin, Nurul Amini, Muhammad Assidiq, and Ahmad Qaslim. "SISTEM PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL
NETWORK." Jurnal Ilmiah Maju 4.2 (2021): 1-5. Abidin, Nurul Amini, Muhammad Assidiq, and Ahmad Qaslim. "SISTEM PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK." Jurnal Ilmiah Maju 4.2 (2021): 1-5.
[2]       Mustafidah, Hindayati, and Fitri Nur Halimah. "Prediksi Kategori Kelulusan
Mahasiswa Menggunakan Jaringan Backpropagation." Prosiding SNST Fakultas Teknik 1.1 (2021).
[3]       Desiani, Anita, and Muhammad Arhami. "Konsep kecerdasan buatan." Penerbit Andi, Yogyakarta (2006).
[4]       Wanto, A., Windarto, A. P., Hartama, D., & Parlina, I. (2017). Use of Binary Sigmoid Function And Linear Identity  In  Artificial  Neural  Networks  For  Forecasting  Population  Density.  International  Journal  Of Information System & Technology, 1(1), 43–54.
[5] Wanto,  A.,  Damanik,  I.  S.,  Gunawan,  I.,  Irawan,  E.,  Tambunan,  H.  S.,  Sumarno,  S.,  &  Nasution,  Z.  M. (2018).Levenberg-Marquardt  Algorithm  Combined  with  Bipolar  Sigmoid  Function  to  Measure  Open Unemployment  Rate  in  Indonesia.  3rd  International  Conference  of  Computer,  Environment, Agriculture, Social Science, Health Science, Engineering and Technology, 1–7.
[6]       Wanto, A., Windarto, A. P., Hartama, D., & Parlina, I. (2017). Use of Binary Sigmoid Function And Linear Identity  In  Artificial  Neural  Networks  For  Forecasting  Population  Density.  International  Journal  Of Information System & Technology, 1(1), 43–54.
[7] Wanto, A., Andani, S. R., Poningsih, P., Dewi, R., Lubis, M. R., Saputra, W., & Kirana, I. O. (2018). Analysis of  Standard  Gradient  Descent  with  GD  Momentum  And  Adaptive  LR  for  SPR  Prediction.  3rd International  Conference  of  Computer,  Environment,  Agriculture,  Social  Science,  Health  Science, Engineering and Technology, 1–9.
[8] Wanto,  A.  (2018a).  Optimasi  Prediksi  Dengan  Algoritma  Backpropagation  Dan  Conjugate  Gradient Beale- Powell Restarts. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 3(3), 370–380.
[9] Putra  Siregar,  S.,  &  Wanto,  A.  (2017).  Analysis  Accuracy  of  Artificial  Neural  Network  Using Backpropagation Algorithm In Predicting Process (Forecasting).  International Journal Of  Information System & Technology, 1(1), 34–42.
[10]  Pranata,  R.  E.,  Sinaga,  S.  P.,  &  Wanto,  A.  (2018).  Estimasi  Wisatawan  Mancanegara  Yang  Datang  ke Sumatera Utara Menggunakan Jaringan Saraf. Jurnal semanTIK, 4(1), 97–102.
[11]  Muzakkir, I., Syukur, A., & Dewi, I. N. (2014). Peningkatan Akurasi Algoritma Backpropagation Dengan Seleksi  Fitur  Particle  Swarm  Optimization  Dalam  Prediksi  Pelanggan  Telekomunikasi  Yang  Hilang. Jurnal Pseudocode, 1(1), 1–10.
[12]  Andrijasa, M. &, & Mistianingsih. (2010). Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran  di  Provinsi  Kalimantan  Timur  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Pembelajaran Backpropagation. Jurnal Informatika Mulawarman, 5(1).